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Ingeniería de la información

La ingeniería de la información es la disciplina de ingeniería que se ocupa de la generación, distribución, análisis y uso de información, datos y conocimiento en sistemas. [1] [2] [3] [4] [5] El campo se hizo identificable por primera vez a principios del siglo XXI.

Un ejemplo de detección de objetos (una señal de stop) en visión artificial.
Detección de objetos para una señal de stop

Los componentes de la ingeniería de la información incluyen campos más teóricos como el aprendizaje automático , la inteligencia artificial , la teoría del control , el procesamiento de señales y la teoría de la información , y campos más aplicados como la visión por computadora , el procesamiento del lenguaje natural , la bioinformática , la computación de imágenes médicas , la quimioinformática , la robótica autónoma , la robótica móvil y las telecomunicaciones . [1] [2] [5] [6] [7] Muchos de estos se originan en la ingeniería informática , así como en otras ramas de la ingeniería como la ingeniería eléctrica , la informática y la bioingeniería .

Un ejemplo de agrupamiento en aprendizaje automático.
Un ejemplo de agrupamiento en el aprendizaje automático

El campo de la ingeniería de la información se basa en gran medida en las matemáticas, particularmente en la probabilidad , la estadística, el cálculo , el álgebra lineal , la optimización , las ecuaciones diferenciales , el cálculo variacional y el análisis complejo .

Los ingenieros de información a menudo [ cita requerida ] tienen un título en ingeniería de la información o un área relacionada, y a menudo son parte de un organismo profesional como la Institución de Ingeniería y Tecnología o el Instituto de Medición y Control . [8] [9] [10] Se emplean en casi todas las industrias debido al uso generalizado de la ingeniería de la información.

Historia

En la década de 1980 y 1990, el término ingeniería de la información se refería a un área de la ingeniería de software que pasó a conocerse como ingeniería de datos en la década de 2010 y 2020. [11]

Elementos

Aprendizaje automático y estadísticas

El aprendizaje automático es el campo que implica el uso de métodos estadísticos y probabilísticos para permitir que las computadoras "aprendan" de los datos sin ser programadas explícitamente. [12] La ciencia de datos implica la aplicación del aprendizaje automático para extraer conocimiento de los datos.

Los subcampos del aprendizaje automático incluyen el aprendizaje profundo , el aprendizaje supervisado , el aprendizaje no supervisado , el aprendizaje de refuerzo , el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje activo .

La inferencia causal es otro componente relacionado con la ingeniería de la información.

Teoría del control

La teoría de control se refiere al control de sistemas dinámicos ( continuos ) , con el objetivo de evitar retrasos, sobreimpulsos o inestabilidad . [13] Los ingenieros de información tienden a centrarse más en la teoría de control que en el diseño físico de sistemas y circuitos de control (que tiende a caer dentro de la ingeniería eléctrica).

Los subcampos de la teoría de control incluyen el control clásico , el control óptimo y el control no lineal .

Procesamiento de señales

El procesamiento de señales se refiere a la generación, análisis y uso de señales , que pueden tomar muchas formas, como imagen , sonido , eléctricas o biológicas. [14]

Un ejemplo de cómo se puede aplicar el procesamiento de imágenes a la radiografía.
Un ejemplo de cómo se puede utilizar la transformada de Fourier 2D para eliminar información no deseada de una exploración de rayos X

Teoría de la información

La teoría de la información estudia el análisis, la transmisión y el almacenamiento de información. Los principales subcampos de la teoría de la información incluyen la codificación y la compresión de datos . [15]

Visión por computadora

La visión por computadora es el campo que se ocupa de lograr que las computadoras comprendan datos de imágenes y videos a un alto nivel. [16]

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural se ocupa de lograr que las computadoras comprendan los lenguajes humanos (naturales) a un alto nivel. Esto generalmente implica texto , pero también suele incluir el procesamiento y reconocimiento de voz . [17]

Bioinformática

La bioinformática es el campo que se ocupa del análisis, procesamiento y uso de datos biológicos . [18] Esto generalmente significa temas como genómica y proteómica , y a veces también incluye la computación de imágenes médicas .

Quimioinformática

La quimioinformática es el campo que se ocupa del análisis, procesamiento y uso de datos químicos . [19]

Robótica

La robótica en la ingeniería de la información se centra principalmente en los algoritmos y programas informáticos utilizados para controlar robots . Como tal, la ingeniería de la información tiende a centrarse más en robots autónomos, móviles o probabilísticos. [20] [21] [22] Los principales subcampos estudiados por los ingenieros de la información incluyen el control , la percepción , SLAM y la planificación del movimiento . [20] [21]

Herramientas

En el pasado, algunas áreas de la ingeniería de la información, como el procesamiento de señales, utilizaban electrónica analógica , pero hoy en día la mayor parte de la ingeniería de la información se realiza con computadoras digitales . Muchas tareas en ingeniería de la información se pueden paralelizar , por lo que hoy en día la ingeniería de la información se lleva a cabo utilizando CPU , GPU y aceleradores de IA . [23] [24] También ha habido interés en el uso de computadoras cuánticas para algunos subcampos de la ingeniería de la información, como el aprendizaje automático y la robótica . [25] [26] [27]

Véase también

Referencias

  1. ^ ab "Conferencia de 2009 | Conferencias anteriores | Conferencia de Turing del BCS/IET | Eventos | BCS – The Chartered Institute for IT". www.bcs.org . Consultado el 11 de octubre de 2018 .
  2. ^ ab Brady, Michael (2009). "Ingeniería de la información y su futuro". Institution of Engineering and Technology, Turing Lecture . Consultado el 4 de octubre de 2018 .
  3. ^ Roberts, Stephen. "Introducción a la ingeniería de la información" (PDF) . Oxford Information Engineering . Consultado el 4 de octubre de 2018 .
  4. ^ "Departamento de Ingeniería de la Información, CUHK". www.ie.cuhk.edu.hk . Archivado desde el original el 15 de mayo de 2021 . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  5. ^ ab "Ingeniería de la Información | Departamento de Ingeniería". www.eng.cam.ac.uk . 5 de agosto de 2013 . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  6. ^ "Information Engineering Main/Home Page" (Página principal/de inicio de Ingeniería de la información). www.robots.ox.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  7. ^ "Ingeniería de la información". warwick.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  8. ^ "Socios académicos y afiliados 2017/2018 – The IET". www.theiet.org . Archivado desde el original el 4 de octubre de 2018 . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  9. ^ "Ingeniería electrónica y de la información – Imperial College London". Times Higher Education (THE) . Archivado desde el original el 3 de octubre de 2018. Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  10. ^ "Acreditación de la docencia de grado en MEng | CUED". teaching.eng.cam.ac.uk . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  11. ^ Black, Nathan (15 de enero de 2020). "¿Qué es la ingeniería de datos y por qué es tan importante?". QuantHub . Consultado el 31 de julio de 2022 .
  12. ^ Bishop, Christopher (2007). Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático . Nueva York: Springer-Verlag New York Inc. ISBN 978-0387310732.
  13. ^ Nise, Norman (2015). Ingeniería de sistemas de control . Wiley. ISBN 978-1118170519.
  14. ^ Lyons, Richard (2010). Comprensión del procesamiento de señales digitales . Prentice Hall. ISBN 978-0137027415.
  15. ^ Portada, Thomas (2006). Elementos de la teoría de la información . Wiley-Interscience. ISBN 978-0471241959.
  16. ^ Davies, Emlyn (2017). Visión artificial: principios, algoritmos, aplicaciones y aprendizaje . Academic Press. ISBN 978-0128092842.
  17. ^ Jurafsky, Daniel (2008). Procesamiento del habla y del lenguaje . Prentice Hall. ISBN 978-0131873216.
  18. ^ Lesk, Arthur (2014). Introducción a la bioinformática . Oxford University Press. ISBN 978-0199651566.
  19. ^ Leach, Andrew (2007). Introducción a la quimioinformática . Springer. ISBN 978-1402062902.
  20. ^ de Siegwart, Roland (2011). Introducción a los robots móviles autónomos . MIT Press. ISBN 978-0262015356.
  21. ^ ab Kelly, Alonzo (2013). Robótica móvil . Cambridge University Press. ISBN 978-1107031159.
  22. ^ Thrun, Sebastian (2005). Robótica probabilística . MIT Press. ISBN 978-0262201629.
  23. ^ Barker, Colin. "Cómo la GPU se convirtió en el corazón de la IA y el aprendizaje automático". ZDNet . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  24. ^ Kobielus, James. "Impulsando la inteligencia artificial: la explosión de nuevos aceleradores de hardware para IA". InfoWorld . Consultado el 3 de octubre de 2018 .
  25. ^ Wittek, Peter (2014). Aprendizaje automático cuántico . Academic Press. ISBN 978-0128100400.
  26. ^ Schuld, Maria (2018). Aprendizaje supervisado con computadoras cuánticas . Springer. ISBN 978-3319964232.
  27. ^ Tandon, Prateek (2017). Robótica cuántica . Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1627059138.